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Die Regelung heutiger, industriell genutzter Biomasse-Feuerungsanlagen erfolgt meistens über fest eingestellte Parameter. Bei Veränderungen des Brennstoffs dienen visuelle Beobachtungen der Mitarbeiter als Basis der Neueinstellung dieser Parameter. Das Ziel der Forschung besteht in der Optimierung solcher Regelungen durch den Einsatz von Kamerasystemen in Kombination mit einer automatisierten Regelung, die auf Basis von Flammenbild-Analysen funktioniert. Ein solches System wäre auch unabhängig von der Art des Brennstoffs.
In this paper a closed-loop substrate feed control for agricultural biogas plants is proposed. In this case, multi-objective nonlinear model predictive control is used to control composition and amount of substrate feed to optimise the economic feasibility of a biogas plant whilst assuring process stability. The control algorithm relies on a detailed biogas plant simulation model using the Anaerobic
Digestion Model No. 1. The optimal control problem is solved using the state-of-the-art multi-objective optimization method SMS-EGO. Control performance is evaluated by means of a set point tracking problem in a noisy environment.
Results show, that the proposed control scheme is able to keep the produced electrical energy close to a set point with an RMSE of 0.9 %, thus maintaining optimal biogas plant operation.
Mit Einführung der Deponieverordnung 2005 endete die Deponierung nicht-inerter Stoffe und biologisch aktiver Spezies. Im Zuge ihrer Durchsetzung traten neue Behandlungsmöglichkeiten dieser Stoffströme in das Zentrum der Betrachtung. Zu diesen Behandlungsmethoden zählt die anaerobe biologische Behandlung. Sie findet vor allem bei stark organisch geprägten Stoffströmen mit hohen Wassergehalten Anwendung (Kaltschmitt et al. 2009). Im Zuge der anaeroben Behandlung werden organische Kohlenstoffverbindungen hauptsächlich in CO2 und CH4 umgesetzt. Die anaerobe Behandlung reduziert so den organischen Anteil und das Volumen des Gärsubstrates. Im Gegenzug steigt der Wasseranteil des Gärsubstrates durch die Freisetzung von Zellwasser an. Verbindungen aus Phosphor und Stickstoff verbleiben im Gärsubstrat und machen es damit zu einem geeigneten Düngemittel für die Landwirt-schaft (Möller et al. 2009). Das Material unterliegt der Düngemittelverordnung, durch welche sowohl die Ausbringung als auch die Ansprüche an dessen Beschaffenheit geregelt werden. Um den anfallenden Gärrest für die Landwirtschaft nutzen zu können, muss daher eine Möglichkeit zur mittelfristigen Lagerung geschaffen werden (Raussen et al. 2008). Über das Verhalten im Zeitraum dieser Lagerung gibt es bisher nur wenige Untersuchungen. Grund hierfür ist vor allem die hohe Diversität des Presswassers. Dessen Eigenschaften werden durch die Betriebsparameter der Biogasanlage bestimmt und unterscheiden sich so deutlich von Anlage zu Anlage.
Die hier dargestellten Arbeiten sind Teil eines Forschungsvorhabens zur Untersuchung des Lagerungsverhaltens von Presswasser aus der Vergärungs- und Kompostierungsanlage Leppe. Diese verfügt über zwei Lagerungsbehälter mit einem Fassungsvermögen von je 3.500 m³. Bereits im Zuge der Planung wurde ein anaerober und aerober Betrieb vorgesehen. Neben den drei Rührwerken, mit denen die Durchmischung des Presswassers gewährleistet wird, sind zwei Injektionsbelüfter installiert.
Ziel der Untersuchungen war es, eine Datengrundlage zu schaffen, aufgrund derer über die Betriebsweise der Presswasserspeicher entschieden werden kann.
Die Messung des Chemischen Sauerstoffbedarfs (CSB) im Zulauf von Kläranlagen ist von zentraler Bedeutung für die Optimierung und Regelung der Abbauprozesse der Nitrifikation und Denitrifikation. Allerdings ist die Messung des CSB bislang sehr zeitaufwändig und kostenintensiv, da 24-Stunden Mischproben im Labor nasschemisch analysiert werden müssen.
Online-Messtechnik in Form von spektroskopischen Messgeräten (10.000 ̶ 20.000 €) oder nass-chemischen Online-Analysatoren (> = 50.000 €) sind insbesondere für kleine und mittlere Kläranlagen aus Kostengründen keine Alternative.
Eine extrem kostengünstige Alternative ist der im Folgenden beschriebene Softsensor für CSB im Kläranlagenzulauf, der auf Basis von Standardmesstechnik im Zulauf von kleinen und mittleren kommunalen Kläranlagen sowie mit zusätzlicher Online-Messtechnik für Trübung sowie Ammonium- und Nitratstickstoff (NH4-N und NO3-N) die aktuelle CSB-Konzentration bestimmt. Zur Entwicklung des Softsensors werden Regressionsmethoden aus dem Bereich des Machine Learning eingesetzt. Die Ergebnisse einer Entwicklungs- und Testphase an der Kläranlage Rospe in Gummersbach zeigen, dass die Werte des Softsensors sehr gut mit den Originaldaten übereinstimmen. Die Korrelationswerte beim Vergleich mit CSB-Messungen liegen bei der Regression mit Support Vector Regression bei 0,98 mit einem RSME von 2,45 mg/l.
This paper presents a series of flow and temperature measurements on the principal heat network of :metabolon in Lindlar, Germany. These measurements intend to show the behaviour of the system on specific production areas of :metabolon for future monitoring and optimisation purposes. Such measurements allow the analysis of the system’s heat flow through the network, which showed that losses exist, some areas. The results demonstrate successfully that the temperature and flow changes deserve more detailed and fixed monitoring in specific areas to help the user decide the optimum measuring point.